NLP与GA在煤矿开采进度计划中的比较应用  

The comparison Between NLP and GA used in Optimizing the Project Scheduling in Coal Mining

作　　者：刘玲[1] 诸克军[1] 杨磊[1] 郭海湘[1] 

机构地区：[1]中国地质大学经济管理学院

出　　处：《微计算机信息》2009年第33期41-42,40,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:诸克军;项目名称:石油储层预测软硬件计算的理论与方法研究;基金颁发部门:国家自然科学基金委(70573101)

摘　　要：本文运用非线性规划(NLP)和遗传算法(GA)在网络图优化的基础上,以净现值NPV(Net Present Value)最大化作为进度安排目标,分别对平安五矿己二采区首采面开工的进度计划进行二次优化控制。结果表明本文提出的GA要优于NLP并且优化后净现值比NLP多60000元。In this paper, non-linear programming （NLP）and genetic algorithm （GA） are used in optimizing the project scheduling of the second region of the first coal face of the fifth Ping’an Coa of which the objective is the maximal NPV （Net Present Value）l. The optimizing results show that GA is better than NLP and the NPV based on optimized operations is more than NLP 60000 RMB.

关 键 词：工序管理 净现值 煤矿开采 GA NLP 

分 类 号：N945.22[自然科学总论—系统科学]